(57)【要約】【課題】  画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができるようにする。【解決手段】  ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とが入力され、元画像データがニューラルネットワークの入力層に入力されると、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工して、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習し、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存するようにする。【選択図】        図１
2006352354.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを圧縮又は伸張するデータ圧縮伸張方法であって、
ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワークの入力層に入力して、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工するステップと、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習するステップと、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存するステップと、伸張後の画像データの大きさをニューラルネットワークに入力し、座標データを全ての組み合わせで計算して、伸張後の画像データの座標データ群を作成するステップと、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データを伸張後の色素データに変換して画素データを作成するステップとを備えたことを特徴とするデータ圧縮伸張方法。
【請求項２】
画像データを圧縮又は伸張するデータ圧縮伸張方法であって、
ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワークの入力層に入力して、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工するステップと、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習するステップと、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存するステップとを備えたことを特徴とするデータ圧縮伸張方法。
【請求項３】
伸張後の画像データの大きさをニューラルネットワークに入力し、座標データを全ての組み合わせで計算して、伸張後の画像データの座標データ群を作成するステップと、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データを伸張後の色素データに変換して画素データを作成するステップとを更に備えたことを特徴とする請求項２記載のデータ圧縮伸張方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを圧縮又は伸張するデータ圧縮伸張方法に係り、特に画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができるデータ圧縮伸張方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、通信や情報処理において情報データ等の画像データを圧縮又は伸張することが行われている。しかし、従来の画像データの圧縮伸張方法では、画像データを所望の画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができないという問題点があった。
背景技術としては、入力層、中間層、出力層よりなるニューラルネットワークの入力層に１つの次元データを入力して、出力層から出力される出力信号と入力信号とに対応した教師信号の誤差を減らすように各層間の結合荷重を可変して学習を行い、１つの次元データを他の次元データに次元圧縮又は伸張するようにしたものがあった（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平７−６４９４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、背景技術で述べたものにおいては、入力層、中間層、出力層よりなるニューラルネットワークの入力層に１つの次元データを入力して、出力層から出力される出力信号と入力信号とに対応した教師信号の誤差を減らすように各層間の結合荷重を可変して学習を行い、１つの次元データを他の次元データに次元圧縮又は伸張することができたが、１つの次元データを他の次元データに圧縮又は伸張を行うようにしたものであって、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成するようにしたものではなかった。
本発明は、背景技術の有するこのような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができるデータ圧縮伸張方法を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記目的を達成するため本発明においては、画像データを圧縮又は伸張するデータ圧縮伸張方法であって、ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワークの入力層に入力して、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工するステップと、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習するステップと、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存するステップとを備える。
更に、伸張後の画像データの大きさをニューラルネットワークに入力し、座標データを全ての組み合わせで計算して、伸張後の画像データの座標データ群を作成するステップと、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データを伸張後の色素データに変換して画素データを作成するステップとを更に備える。
これらの手段により、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができる。
【発明の効果】
【０００５】
請求項１記載の発明に係るデータ圧縮伸張方法によれば、ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワークの入力層に入力して、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工して、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習して、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存し、伸張後の画像データの大きさをニューラルネットワークに入力し、座標データを全ての組み合わせで計算して、伸張後の画像データの座標データ群を作成し、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データを伸張後の色素データに変換して画素データを作成するようにしているので、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができ、圧縮データを所望の大きさの画像データに伸張することができる。
請求項２記載の発明に係るデータ圧縮伸張方法によれば、ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワークの入力層に入力して、入力された元画像データから座標データと色素データとを抽出し、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工して、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重を可変して学習し、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とを保存するようにしているので、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能な圧縮データを生成することができる。
請求項３記載の発明に係るデータ圧縮伸張方法によれば、伸張後の画像データの大きさをニューラルネットワークに入力し、座標データを全ての組み合わせで計算して、伸張後の画像データの座標データ群を作成し、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データを伸張後の色素データに変換して画素データを作成するようにしているので、画像データを様々な画像サイズ、色素幅に伸張可能に生成された圧縮データを所望の大きさの画像データに伸張することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、適宜図面を参照しながら本発明を実施するための最良の形態を詳述する。図１は本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示す説明図であり、図２は本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示すフローチャートであり、図３は本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示す説明図であり、図４は本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示すフローチャートである。
まず、図１の本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示す説明図を基に説明する。
ニューラルネットワーク１０は、入力信号が入力される複数のユニットからなる入力層１１と、複数のユニットの複数の層からなる中間層１２と、出力信号を出力する複数のユニットからなる出力層１３とで構成され、入力層１１、中間層１２、出力層１３の３層構造となっていて、入力層１１、中間層１２、出力層１３の各層内では結合がなく、入力層１１と中間層１２との複数の各ユニット、中間層１２と出力層１３と複数の各ユニットがそれぞれの所定の結合荷重によって結合されている（図１（ａ）参照）。
ユーザがニューラルネットワーク１０の中間層１２の層数とユニット数とを入力し、元画像データをニューラルネットワーク１０の入力層１１に入力して、元画像データの圧縮動作を開始させると、入力された元画像データから座標データと色素データとが抽出されて、圧縮後の画像データの座標データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工される。例えば、圧縮後の座標データを−１〜１の範囲に収める場合、元画像データの大きさを幅Ｗ、高さＨとし、元画像データの画素の座標データを（ｘ、ｙ）（０≦ｘ≦Ｗ−１、０≦ｙ≦Ｈ−１）として（図１（ｂ）参照）、圧縮後の画素の座標データを（Ｘ、Ｙ）とすると、圧縮後の座標データ（Ｘ、Ｙ）は、Ｘ＝２×ｘ／（Ｗ−１）−１、Ｙ＝２×ｙ／（Ｈ−１）−１と変換することにより圧縮後の画像データの座標データを得ることができる（図１（ｃ）参照）。また、圧縮後の色素データを−１〜１の範囲に収める場合、元画像データが２４ビットのフルカラーの画像データであり、各画素の色素データを（ｒ、ｇ、ｂ）、圧縮後の画素の色素データを（Ｒ、Ｇ、Ｂ）とすると、圧縮後の画素の色素データ（Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、Ｒ＝２×ｒ／（２５６−１）−１、Ｇ＝２×ｇ／（２５６−１）−１、Ｂ＝２×ｂ／（２５６−１）−１と変換することにより圧縮後の画像データの画素データを得ることができる。
ニューラルネットワーク１０の入力層１１に入力された元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号として、バックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワーク１０の出力層１３の出力信号と教師信号とが一致するように入力層１１、中間層１２、出力層１３の各ユニットの結合荷重を可変して学習が行われ、ニューラルネットワーク１０の出力層１３の出力信号と教師信号との誤差が一定以下になるか、或いは、学習回数が一定回数繰り返されると、ニューラルネットワークの学習を終了し、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とが保存される。保存された画像データの結合荷重と縦横比とが圧縮後の画像データとなる。
また、図２の本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示すフローチャートを基に説明する。
ニューラルネットワークの中間層の層数とユニット数とが入力され、元画像データがニューラルネットワークの入力層に入力されて、元画像データの圧縮動作が開始されると、ステップＳ１からステップＳ２に進み、ステップＳ２で、入力された元画像データから座標データと色素データとが抽出され、圧縮後の画像データ、色素データが一定範囲内に収まるように加工されて、ステップＳ３に進む。
ステップＳ３で、元画像データの座標データを入力信号とし、元画像データの色素データを教師信号としてバックプロパゲーション法を用いてニューラルネットワークの出力層の出力信号と教師信号とが一致するように各層のユニットの結合荷重が可変されて学習され、ステップＳ４に進む。
ステップＳ４で、ニューラルネットワークの学習が終了したか否かが判断され、ニューラルネットワークの学習が終了した場合、ステップＳ５に進み、ニューラルネットワークの学習が終了していない場合、ステップＳ３に戻って、ステップＳ３からのステップを繰り返す。
ステップＳ５で、学習により得られた画像データの結合荷重と縦横比とが保存され、ステップＳ６に進んで処理を終了する。
また、図３の本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示す説明図を基に説明する。
伸張後の画像データの大きさがニューラルネットワーク１０に入力されて（図３（ａ）参照）、画像データの伸張が開始されると、座標データが全ての組み合わせで計算されて、伸張後の画像データの座標データ群が作成される（図３（ｂ）参照）。例えば、座標が−１〜１の範囲で圧縮された画像データを大きさ幅Ｗ、高さＨの画像データに伸張する場合、Ｗ個×Ｈ個の画像データの座標データが作成される。圧縮データの画像データの各座標を（Ｘ、Ｙ）として、伸張後の画像データの各座標データを（ｘ、ｙ）とすると、ｘ＝２×Ｘ／Ｗ−１、ｙ＝２×Ｙ／Ｈ−１と変換することにより伸張後の画像データの座標データを得ることができる（図３（ｃ）参照）。なお、ｘ、ｙは０≦ｘ≦Ｗ−１、０≦ｙ≦Ｈ−１の任意の整数である。これらの座標データ（ｘ、ｙ）の全ての組み合わせで計算して、伸張後の画素データのＷ個×Ｈ個の（ｘ、ｙ）を求めて座標データ群が作成される。
また、取得された色素データは学習により得られた色素データと同様に圧縮されている。例えば、圧縮データの色素データが−１〜１の範囲に収まるように圧縮されている場合に、色素データを教師信号として学習させた画像データの圧縮データを２４ビットのフルカラーの画像データに伸張する場合、圧縮データの画素データを（Ｒ、Ｇ、Ｙ）とし、伸張後の画像データの画素データを（ｒ、ｇ、ｂ）とすると、ｒ＝（Ｒ＋１）×（２５６−１）／２、ｇ＝（Ｇ＋１）×（２５６−１）／２、ｂ＝（Ｂ＋１）×（２５６−１）／２と変換することにより伸張後の画素データを得ることができる。座標データを入力信号として圧縮データの色素データが伸張後の色素データに変換されて画素データが作成され、圧縮データの画像データを入力された大きさの画像データに伸張することができる。
また、図４の本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示すフローチャートを基に説明する。
伸張後の画像データの大きさがニューラルネットワークに入力されて、画像データの伸張が開始されると、ステップＳ１１からステップＳ１２に進み、ステップＳ１２で、座標データが全ての組み合わせで計算されて、伸張後の画像データの座標データ群が作成され、ステップＳ１３に進む。
ステップＳ１３で、作成された座標データを入力信号として圧縮データの色素データが伸張後の色素データに変換されて画素データが作成され、ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１４で、全ての画素データの変換が終了したか否かが判断され、全ての画素データの変換が終了した場合、ステップＳ１５に進んで処理を終了し、全ての画素データの変換が終了していない場合、ステップＳ１３に戻って、ステップＳ１３からのステップを繰り返す。
以上、本発明を実施するための最良の形態について詳述したが、本発明はこれに限定されるものではなく、当業者の通常の知識の範囲内でその変形や改良が可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ圧縮動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示す説明図である。
【図４】本発明の一実施例のデータ圧縮伸張方法のデータ伸張動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０００８】
１０  ニューラルネットワーク
１１  入力層
１２  中間層
１３  出力層
【図１】
2006352354.tif 000003
【図２】
2006352354.tif 000004
【図３】
2006352354.tif 000005
【図４】
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